在深度学习中不需要传统的特征提取，因为像cnn这样的模型在训练期间会自动从原始数据中学习特征。这种能力是深度学习和传统机器学习的主要区别之一。
例如，CNN可以学习直接从图像中检测边缘、纹理和复杂图案，而无需人工干预。这减少了对特征工程领域特定知识的依赖。
然而，预处理数据以确保质量，例如调整图像大小或归一化像素值，对于在训练期间优化模型性能和收敛仍然是必要的。
TensorFlow可以用于图像识别吗？
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AI代理如何应对不确定性？
AI代理通过使用各种方法来处理不确定性，从而能够在缺乏完整信息的情况下做出决策和预测。这通常涉及统计技术、概率模型以及旨在估计不同结果可能性的算法。通过量化不确定性，AI代理可以做出更明智的选择，并随着新信息的出现调整其行动。
管理不确定
深度学习模型是如何生成嵌入的？
“嵌入（Embeddings）是通过深度学习模型生成的，过程是将输入数据（如文本、图像或音频）转换为一个连续的向量空间。这个过程涉及将输入数据通过神经网络的各个层，每一层提取不同的特征和表示。模型的最终输出，通常来自最后几层的一个固定大小的
多模态人工智能有哪些热门模型？
"多模态人工智能模型中的注意力机制是帮助模型关注输入数据不同部分的技术，这些输入数据可以来自各种来源，如文本、图像或音频。通过使用注意力机制，模型为输入数据的不同组成部分分配权重，从而能够在同时处理多种数据时优先考虑相关信息。这在多模态场景